Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
论文相关内容 本文中的推荐系统的模型： 协同过滤(CF)是许多推荐系统常用的一种成功方法。传统的基于cf的方法使用用户对项目的评分作为学习推荐的唯一信息来源。然而，在许多应用程序中，评级通常非常稀疏，导致基于cf的方法在推荐性能上显著下降。为了解决这个稀疏性问题，可以使用辅助信息，如项目内容信息。协同主题回归(CTR)是一种很有吸引力的新方法，它将从两个不同信息源学习的两个组件紧密地结合在一起。然
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